Keeping logs on the past: Log driving tells the story of fire regimes in pine forests of eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In North America, forest ecosystems have changed drastically since European settlement due to logging, land‐use changes, and altered disturbance regimes. For example, red and white pine stands declined significantly in the last three centuries, and this decline was attributed to their extensive harvesting during settlement. Human‐induced changes in fire regime is another probable cause of pine forests' decline that has gained attention in the last decades. However, the study of red and white pine forests can be challenging, because few pre‐settlement pine forests remain today, as they were extensively harvested during the 19th century. During this extensive exploitation of pine forests, logs were transported via log driving, and many of them sunk to the bottom of lakes. These sinker logs represent an opportunity to study pre‐settlement pine forests and their natural disturbance regimes. The aim of this research was to reconstruct fire regimes from the pre‐settlement period to late 20th century (1700–1970) in eastern Canadian pine forests. To achieve this goal, 1151 submerged logs were extracted from lakes in the Témiscamingue region (Québec), 60 of which exhibited fire scars. We built a reference chronology using 140 living pines to cross‐date 81 scars and were able to reconstruct fire activity since 1717. We then modeled the relative probability of fire occurrence across settlement periods using a Bayesian approach. Our results showed that the probability of fire occurrence almost doubled following the beginning of settlement (1840), highlighting the impact of intensified logging and land conversion on fire frequency. Our study is among the first to use sinker logs and a Bayesian approach to reconstruct and model preindustrial fire regimes in pine forests. This new knowledge is crucial to develop sustainable forest management practices and conservation strategies in red and white pine forests in North America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».